Motivation and Contributions. Exist

Motivation and Contributions. Existing indexes [16,13,6] for moving points suffer from certain disadvantages.Although the TPR-tree [15,16] has good query performance,it incurs expensive update cost, and thus, is not appropriate for real-time applications with frequent updates. STRIPES[13] is efficient to update, but (as explained in Section 2.1)has high space consumption and low query performance. Neither structure can be easily integrated in an existing DBMS because they are based on techniques that are not
supported by a relational database. The Bx-tree [6], the stateof-the-art, involves several B+-trees indexing the order of objects on a space filling curve (e.g., Hilbert [3]). Hence, it can be incorporated into an off-the-shelf DBMS (e.g., Oracle, DB2, etc.). As explained in Section 2, however, Bx-trees do not achieve satisfactory query efficiency due to the large number of “false hits” (i.e., non-qualifying objects that need to be inspected)

Kết quả (Việt) 1:

Động lực và đóng góp. Chỉ số hiện tại [16,13,6] để di chuyển điểm bị khó khăn nhất định.Mặc dù TPR-cây [15,16] có hiệu suất tốt truy vấn, nó phải gánh chịu chi phí Cập Nhật đắt tiền, và do đó, là không thích hợp cho các ứng dụng thời gian thực với bản Cập Nhật thường xuyên. SỌC [13] là hiệu quả để Cập Nhật, nhưng (như được diễn tả trong phần 2.1) đã tiêu thụ cao space và hiệu suất thấp truy vấn. Cấu trúc không có thể dễ dàng tích hợp trong một DBMS sẵn có bởi vì chúng được dựa trên kỹ thuật mà không phải làđược hỗ trợ bởi một cơ sở dữ liệu quan hệ. Bx-cây [6], bác-the-nghệ thuật, liên quan đến một số B +-cây chỉ mục thứ tự của các đối tượng trên một đường cong điền space (ví dụ như, Hilbert [3]). Do đó, nó có thể được kết hợp thành một DBMS off-the-shelf (ví dụ như, Oracle, DB2, vv). Như được diễn tả trong phần 2, Tuy nhiên, Bx-cây không đạt được thỏa đáng truy vấn hiệu quả do số lượng lớn của "sai số truy cập" (tức là, không đủ điều kiện đối tượng mà cần phải được kiểm tra)

Kết quả (Việt) 2:

Động lực và đóng góp. Chỉ số hiện tại [16,13,6] cho các điểm di chuyển bị disadvantages.Although nhất định các TPR-tree [15,16] có hiệu suất truy vấn tốt, nó phải gánh chịu chi phí cập nhật đắt tiền, và do đó, không thích hợp cho các ứng dụng thời gian thực với cập nhật thường xuyên. Stripes [13] là hiệu quả để cập nhật, nhưng (như đã giải thích ở phần 2.1) có mức tiêu thụ không gian cao và hiệu suất truy vấn thấp. Cả cấu trúc có thể được tích hợp dễ dàng trong một DBMS hiện tại vì chúng được dựa trên các kỹ thuật mà không được
hỗ trợ bởi một cơ sở dữ liệu quan hệ. Các Bx-tree [6], các stateof-the-nghệ thuật, bao gồm một số B + -trees lập chỉ mục theo thứ tự của các đối tượng trên một đường cong không gian làm đầy (ví dụ, Hilbert [3]). Do đó, nó có thể được kết hợp vào một off-the-shelf DBMS (ví dụ, Oracle, DB2, vv). Như đã giải thích trong phần 2, tuy nhiên, Bx-cây không đạt được hiệu quả truy vấn đạt yêu cầu do số lượng lớn các "hit false" (tức là, các đối tượng không đủ điều kiện mà cần phải được kiểm tra)